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• 谷歌借助深度学习技术,揭开微妙的生物学现象

  人们常说眼睛是心灵的窗户，但是谷歌的研究人员把它们视作人们健康的指示器。谷歌正借助深度学习技术，通过分析人们的视网膜图像预测一个人的血压、年龄和吸烟状态。谷歌的计算机能够从血管的排布中获取线索，而且之前的一项研究表明计算机能够借助这种信息预测一个人近期是否会有心脏病发作的风险。...

  991次阅读 · 0评论 谷歌生物学深度学习卷积神经网络

• 了解机器学习算法的类别,把握对问题的认识层次

  在学习过程中，要特别注意的不光是深入研究算法的精髓，还要知道该算法的应用场合、适用条件和局限性。如果只是去探究原理，而不懂实际应用，只能是书呆子，只会纸上谈兵；如果只想拿来用，不去深究算法精髓，又只能游离在核心技术的边界，无法真正的领悟。只有结合理论和实践，才可以达到学习效果的最大化。从这条路径出发...

  748次阅读 · 0评论 人工智能机器学习深度学习

• 讨论在调整以长期社会福利为目标的机器学习所得决策方面的近期成果

  由于机器学习系统容易受到历史数据引入的偏见而导致歧视性行为，人们认为有必要在某些应用场景中用公平性准则约束系统的行为，并期待其能保护弱势群体和带来长期收益。近日，伯克利 AI 研究院发表博客，讨论了静态公平性准则的长期影响，发现结果和人们的期望相差甚远。相关论文已被 ICML 2018 大会接收。...

  645次阅读 · 0评论 人工智能机器学习
  

• 深度学习和机器学习深度的不同之处 浅谈深度学习的训练和调参

  近年来，深度学习作为机器学习中比较火的一种方法出现在我们面前，但是和非深度学习的机器学习相比（我将深度学习归于机器学习的领域内），还存在着几点很大的不同，具体来说，有以下几点....

  4335次阅读 · 0评论 机器学习深度学习

• 机器学习中梯度下降法的过程

  梯度下降法是一个用于寻找最小化成本函数的参数值的最优化算法。当我们无法通过分析计算（比如线性代数运算）求得函数的最优解时，我们可以利用梯度下降法来求解该问题。...

  3429次阅读 · 0评论 机器学习

• 一文读懂机器学习的线性代数（10案例）

  它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念（如向量空间或特定矩阵运算）解释。...

  3698次阅读 · 0评论 华为gpu机器学习

• 8个技术证明 AI不等于神经网络

  目前在AI技术领域中，投入资金最多的当属对神经网络的研究了。在众人眼中，神经网络技术貌似就是“程序构造的大脑”（虽然比喻很不准确）。...

  1300次阅读 · 0评论 神经网络ai
  

• 细数神经网络的四大弊端

  当你应该使用神经网络或传统的机器学习算法，这是一个难以回答的问题，因为它很大程度上取决于你试图解决的问题。这也是由于“没有免费的午餐定理”，它大致表明没有“完美”的机器学习算法，在任何问题上都能表现出色。对于每一个问题，一个特定的方法是适合的，能取得良好的效果，而另一种方法或许会失败，但这可能是机器...

  3430次阅读 · 0评论 神经网络机器学习深度学习
  

• 神经网络的训练步骤和部署方法

  网络模型一旦选定，三要素中结构和算法就确定了，接下来要对权值进行调整。神经网络是将一组训练集（training set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整权值。...

  22588次阅读 · 0评论 神经网络
  

• 人工智能、机器学习、深度学习三者关系

  2013年度“最受欢迎中国MEMS代工企业”评选 2013-07-14 09:01:23来源：微迷评论：点击： 由中国微纳技术俱乐部举办的2013年度“最受欢迎中国MEMS代工企业”活动于7月启动，希望加强MEMS代工企业与MEMS设计公司之间的交流互动，促进中国MEMS产业链不断成熟。 由中国物联...

  1853次阅读 · 0评论 人工智能机器学习深度学习

• Facebook开设人工智能研究实验室招揽全球人才

  Facebook日前宣布了与巴黎的一个全球最大的创业园区StationF的合作项目，提供为期六个月的关于数据导向创业企业的计划，名为StartupGarage。Facebook将向这些企业提供资源、演讲者和办公空间，目前人工智能是StationF聚焦的主要领域之一。 ...

  957次阅读 · 0评论 facebook人工智能

• 边缘计算人工智能,加速智能制造,如何搭建一套高效的AI计算平台？

  智能制造工程推动制造业智能转型，推进产业迈向中高端;高端装备创新工程以突破一批重大装备的产业化应用为重点，为各行业升级提供先进的生产工具。重点聚焦“五三五十”重点任务，即：攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用。...

  6588次阅读 · 0评论 人工智能计算平台

• 10大场景，刷新随人工智能和机器学习的理解

  已经没有什么技术能比AI和机器学习更热。当下，一些企业正在利用这些技术模仿人类的思考方式，以吸引顾客和支撑商业运营。这一趋势在未来几年会得到更多的关注，因为根据Gartner的数据，到2020年超过30%的CIO将把人工智能和机器学习作为前五大投资重点之一。...

  802次阅读 · 0评论 人工智能机器学习

• 机器学习教材中经常出现的7大经典问题

  如果希望了解机器学习，或者已经决定投身机器学习，你会第一时间找到各种教材进行充电，同时在心中默认：书里讲的是牛人大神的毕生智慧，是正确无误的行动指南，认真学习就能获得快速提升。但实际情况是，你很可能已经在走弯路。...

  3092次阅读 · 0评论 神经网络机器学习决策树
  

• 一文看懂机器学习的相关问题

  机器学习算法特别是深度学习近年来取得了极大的成功，但是你需要明白的是数据才是使机器学习成为可能的关键因素。你可以使用简单的算法实现机器学习，但是没有好的数据你将寸步难行。...

  635次阅读 · 0评论 ai机器学习深度学习
  

• 人工智能+ 商相结合会发生怎样的变化？

  近些年，人工智能在商贸领域的应用越来越广泛。智能客服机器人、智能客流分析、精准营销等具体技术，最终在无人店得到“集大成”式的体现。...

  467次阅读 · 0评论 人工智能

• AI和5G将会引领智能手机的下一步发展走向

  智能手机的增量时代在2017年走向终结。市调机构Canalys报告称，中国智能手机出货量在2017年出现史上首次下跌。工信部统计显示，2017年中国生产手机19亿部，增速较2016年回落18．7个百分点。这意味着手机市场已经呈现饱和，必须从拼销量向拼品质转型。...

  480次阅读 · 0评论 人工智能5g

• RNN基础知识介绍 为什么需要RNN

  将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ ...

  5216次阅读 · 0评论 神经网络rnn
  

• 五分钟了解卷积神经网络

  卷积层中每个节点的输入只是上一层神经网络的一小块，通常由卷积核来实现，卷积核是一个过滤器，可以想象成一个扫描窗口，扣到每张图片上，然后根据设置好的大小步长等等扫描图片，计算规则是被扣的图像像素矩阵跟卷积核的权重对应位置相乘然后求和，每扫描一次得到一个输出。卷积层所做的工作可以理解为对图像像素的每一小...

  1885次阅读 · 0评论 卷积神经网络
  

• 机器学习算法概览:异常检测算法/常见算法/深度学习

  异常检测，顾名思义就是检测异常的算法，比如网络质量异常、用户访问行为异常、服务器异常、交换机异常和系统异常等，都是可以通过异常检测算法来做监控的，个人认为这种算法很值得我们做监控的去借鉴引用，所以我会先单独介绍这一部分的内容。...

  17891次阅读 · 0评论 算法机器学习深度学习
  
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